File size: 1,735 Bytes
af10332 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 |
import gradio as gr
import requests
input os
# Замените "YOUR_MODEL_ENDPOINT_HERE" и "YOUR_BEARER_TOKEN_HERE" на фактический адрес вашей модели Hugging Face и ваш Bearer токен
MODEL_ENDPOINT = os.getenv("BASE_URL")
BEARER_TOKEN = os.getenv("API_KEY")
def generate_image(prompt, negative_prompt, sampling_steps, cfg_scale, seed):
# Создаем заголовок авторизации Bearer
headers = {"Authorization": f"Bearer {BEARER_TOKEN}"}
# Отправляем запрос к API модели Hugging Face с использованием введенных параметров и заголовка авторизации
response = requests.post(
MODEL_ENDPOINT,
json={
"prompt": prompt,
"negative_prompt": negative_prompt,
"sampling_steps": sampling_steps,
"cfg_scale": cfg_scale,
"seed": seed
},
headers=headers
)
# Получаем сгенерированное изображение из ответа API
generated_image = response.content
return generated_image
iface = gr.Interface(
fn=generate_image,
inputs=[
gr.Textbox("text", label="Prompt"),
gr.Textbox("text", label="Negative Prompt"),
],
outputs=gr.Image(label="Generated Image"),
live=True,
title="Hugging Face Image Generator",
theme="compact",
layout="vertical",
sidebar=[
gr.Slider("number", label="Sampling Steps", min=1, max=30, default=10),
gr.Slider("number", label="CFG Scale", min=0.1, max=2.0, default=1.0),
gr.Textbox("number", label="Seed (default -1)", default=-1)
]
)
iface.launch()
|